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群雄逐鹿AI:一部由谷歌起筆的史詩

人工智能
在AI被普遍視為“浪費時間”的年代,佩奇在2000年就斷言:“人工智能將是谷歌的終極版本。如果我們擁有終極搜索引擎,它將理解網絡上的一切……這顯然就是人工智能。”

最近AI圈可謂風起云涌。Meta的FAIR部門裁員、OpenAI資本重組、AWS大裁員……這些看似孤立的事件,其實都指向同一個趨勢:AI行業正在從“無限淘金熱”轉向殘酷的“陣地戰”。

今天,我們一起深入探討這部由谷歌起筆的AI史詩。

刻在基因里的AI目標:谷歌的初心

1998年,谷歌在硅谷的一個車庫里誕生。與許多后來者不同,人工智能從誕生之初就是谷歌的核心理念。這很大程度上源于聯合創始人拉里·佩奇受到他父親的影響——一位早期就專注于機器學習和人工智能領域的計算機科學教授。

在AI被普遍視為“浪費時間”的年代,佩奇在2000年就斷言:“人工智能將是谷歌的終極版本。如果我們擁有終極搜索引擎,它將理解網絡上的一切……這顯然就是人工智能。”

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甚至可以說,谷歌賴以起家的PageRank算法,其本身運用統計方法排序網頁,就已帶有早期AI思想的印記。這種對智能搜索的執著追求,為后來的一系列突破埋下了伏筆。

“壓縮即理解”:谷歌的早期探索

谷歌AI故事的一個關鍵源頭,始于2000年末的一次午餐閑談。早期工程師George Herrick提出了一個看似簡單卻深刻的理論:壓縮數據在技術上等同于理解數據

這個想法吸引了天才工程師Noam Shazeer,他們開始探索語言模型和機器理解。在當時谷歌自由的工程師文化下,這個看似“不務正業”的項目得到了Jeff Dean等人的支持。

這項研究的首個直接成果,就是谷歌搜索中極為實用的“您是不是要找”拼寫糾錯功能。隨后,他們構建了名為PHIL的概率語言模型,這個模型很快在谷歌的核心業務中扮演了關鍵角色。

2003年,PHIL被Jeff Dean用于快速實現AdSense系統,理解網頁內容以匹配廣告。AdSense一夜之間為谷歌帶來了數十億美元的新收入,到2000年代中期,PHIL甚至消耗了谷歌數據中心整體資源的15%。

深度學習的火種:Hinton的到來

2007年,前斯坦福AI實驗室主任Sebastian Thrun做了一件影響深遠的事:邀請當時相對不為人所知的Geoff Hinton來到谷歌進行技術講座。

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Hinton是神經網絡研究的長期倡導者,他的講座讓Jeff Dean等人看到了全新的可能性。值得一提的是,Hinton等人所倡導的神經網絡,在當時正處于被學術界邊緣化的最低谷。而谷歌的開放態度,為深度學習的生根發芽提供了沃土。

從“大腦”到“貓”:Google Brain的突破

2011年,吳恩達、Jeff Dean和Greg Corrado共同發起了Google Brain項目。他們的目標明確:在谷歌的基礎設施上,構建一個真正“深”且“大”的神經網絡。

為了支撐這個龐大的計算任務,Jeff Dean主導開發了DistBelief分布式計算系統。這個系統的設計頗具爭議,它允許不同計算節點異步更新模型參數,這與當時主流研究認為同步更新重要的觀點相悖。

有了強大的計算平臺,Google Brain團隊展開了里程碑式的實驗。他們構建了一個深度神經網絡,在1000臺機器上的16000個CPU核心進行訓練。實驗結果震驚了世界:這個神經網絡在沒有被告知什么是“貓”的情況下,自主形成了“貓神經元”。

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這項“貓論文”的意義極其深遠。它證明了大規模深度神經網絡具備從海量原始數據中學習高級特征的能力,開啟了YouTube乃至整個社交媒體的“算法推薦時代”

AlexNet與GPU的革命:硬件轉折點

幾乎與“貓論文”同時期,Geoff Hinton的學生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever憑借AlexNet在ImageNet競賽中取得了突破性成功,將錯誤率從25%以上降至15.3%。

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這一飛躍的關鍵在于他們創造性地使用了兩塊NVIDIA GPU進行并行計算訓練。AlexNet的勝利不僅宣告了深度學習時代的全面到來,更確立了GPU作為AI計算核心硬件的地位

人才爭奪戰:DNN Research收購

AlexNet的成功引發了一場激烈的人才爭奪戰。Hinton決定采用拍賣的方式來決定DNN Research公司的歸屬,最終谷歌以4400萬美元成功收購。

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這次收購被認為是谷歌AI歷史上最劃算的交易之一,后續為谷歌創造的價值甚至足以覆蓋Google X部門所有其他“登月項目”的投入。

DeepMind與谷歌:強強聯合

就在谷歌高歌猛進之時,大西洋彼岸的DeepMind正以其“解決智能,再用智能解決一切”的宏大愿景吸引著關注。2014年,谷歌以約6億美元的價格成功收購DeepMind。

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收購后,DeepMind迅速展現價值,不僅在AlphaGo項目中擊敗世界圍棋冠軍李世石,還通過優化算法將谷歌數據中心的冷卻能耗降低了40%。

OpenAI的誕生:理想主義的火種

谷歌對DeepMind的收購徹底激怒了馬斯克,他擔心谷歌會在AGI研發上形成壟斷。2015年,馬斯克聯合Sam Altman,試圖“策反”頂尖AI研究員。

雖然大多數人都拒絕了邀請,但Ilya Sutskever被OpenAI的開放、非盈利和“造福人類”的使命吸引,盡管Jeff Dean親自提供了雙倍薪酬的反聘方案,Sutskever還是毅然加入。

OpenAI于2015年底正式成立,但在2018年面臨資金危機時,進行了重大轉型,設立“利潤上限”的營利性子公司,并接受了微軟的投資。

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Transformer:開啟新紀元的鑰匙

2017年,谷歌Brain團隊的八位研究員發表了《Attention Is All You Need》論文,提出了Transformer架構。

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這種基于“自注意力”的機制完美契合了并行計算硬件的優勢,開啟了AI的新紀元。更具諷刺意味的是,在接下來的幾年里,這篇論文的全部八位作者相繼離開了谷歌。

TPU:谷歌的硬件革命

面對算力瓶頸和對外部供應商的依賴,谷歌決定自研專門用于神經網絡計算的芯片。基于Jonathan Ross等工程師的探索,谷歌正式立項開發TPU。

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TPU項目推進神速,15個月內完成設計到部署,在AlphaGo對決中首次亮相并取得成功,成為谷歌AI基礎設施的核心競爭力。

Anthropic的誕生:安全優先的路線

OpenAI與微軟的深度綁定導致了內部關于AI安全的深刻分歧。2021年初,Dario Amodei帶領一批核心研究人員集體出走,創立了Anthropic。

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這家新公司明確將“AI安全”置于首位,并以開發“合憲AI”的獨特方法論而聞名,成為AI領域不可忽視的新力量。

ChatGPT的橫空出世

2022年11月30日,OpenAI推出了基于GPT-3.5模型的聊天界面:ChatGPT。這個原本只是內部測試的應用,卻迅速引爆網絡,一周用戶破百萬,兩個月破億。

ChatGPT的成功震醒了谷歌。CEO Sundar Pichai在公司內部拉響了“紅色警報”,促使谷歌進行大刀闊斧的改革。

谷歌的反擊:All in Gemini

面對挑戰,谷歌合并了Google Brain和DeepMind,組建統一的Google DeepMind部門,由Demis Hassabis全權領導。同時,谷歌集中全力開發Gemini模型系列

為了確保成功,谷歌不惜代價,甚至請回了Transformer論文的關鍵作者Noam Shazeer參與Gemini項目。這一系列舉措迅速見效,Gemini系列模型以驚人速度發布并迭代。

多元競爭的AI新格局

今天,我們看到了一個多元競爭的AI格局:谷歌的Gemini、OpenAI的GPT系列、Meta的Llama系列,以及中國的DeepSeek、Qwen等模型都在快速發展。

結語:未來的展望

回顧這段歷史,我們看到:谷歌手握最好的牌,但受大公司體制束縛;OpenAI從理想國到實力派;Meta在開源與成本間平衡

當前,AI競爭已進入深水區。谷歌在文生視頻、文生圖、游戲環境生成等多模態領域持續發力,OpenAI保持著技術領先地位,Meta通過開源策略構建生態優勢,而中國力量也在快速崛起。

浪潮之巔,沒有永遠的王者。但正是這種激烈競爭,推動著我們走向那個充滿未知但值得期待的未來。作為AI領域的研究者,我們既是這場變革的見證者,也是參與者。讓我們保持開放心態,積極擁抱變化,共同推動AI技術向著有益于人類的方向發展。

本文基于《Acquired》播客內容及《In the Plex》《Genius Makers》等著作整理而成,僅供討論參考。

責任編輯:武曉燕 來源: AIGC深一度
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